人工智能作為引領新一輪科技革命和產業變革的戰略性技術，正在深刻改變人類生產生活方式。4月25日，習近平總書記在主持二十屆中共中央政治局第二十次集體學習時強調：“面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢，要充分發揮新型舉國體制優勢，堅持自立自強，突出應用導向，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。”4月29日，習近平總書記在上海考察時指出：“人工智能技術加速迭代，正迎來爆發式發展”。以習近平同志為核心的黨中央高度重視人工智能發展，近年來完善頂層設計、加強工作部署，推動我國人工智能綜合實力整體性、系統性躍升。去年中央經濟工作會議提出，開展“人工智能＋”行動，培育未來產業。開展“人工智能＋”行動意義重大，將人工智能技術與各行業專業知識和技術資源深度融合，能夠賦能千行百業。當前，各地區各部門正加快推進實施“人工智能＋”行動，推動人工智能與經濟社會各領域深度融合，培育和發展新質生產力，推動我國科技跨越式發展、產業優化升級、生產力整體躍升。同時需要看到，人工智能帶來前所未有的發展機遇，也帶來前所未遇的風險挑戰。在開展“人工智能＋”行動過程中，要堅持辯證思維，正確認識和處理好“加”與“減”的關系，推動人工智能健康有序發展。

開展“人工智能＋”行動要做好“加法”

作為一項通用技術，人工智能是提升國家競爭力、維護國家安全的重要抓手。習近平總書記指出：“我國數據資源豐富，產業體系完備，市場空間巨大，發展人工智能前景廣闊”。開展“人工智能＋”行動，要做好“加法”，加強政策支持和人才培養，努力開發更多安全可靠的優質產品。

加大科技創新力度，提升核心競爭力。人工智能的發展離不開科技創新。開展“人工智能＋”行動，要加大對基礎研究和關鍵核心技術的投入，推動關鍵核心技術研究協同攻關。加強對深度學習算法、自然語言處理、計算機視覺等核心技術的研發，形成交叉學科突破，推動人工智能技術持續迭代升級。比如，華為近年來在人工智能領域不斷加大研發投入，推出了昇騰芯片和盤古大模型。昇騰芯片憑借強大算力，為人工智能應用提供了堅實的硬件基礎；盤古大模型在自然語言處理、計算機視覺等多個領域展現出卓越性能，被廣泛應用于金融、醫療、能源等行業，助力這些行業實現智能化升級，提升了華為在全球人工智能領域的核心競爭力。

加強人工智能與產業融合，催生新質生產力。“人工智能＋產業”是發展新質生產力的重要路徑。人工智能與傳統產業融合，可以對生產過程中的數據和信息進行實時監測和分析，優化生產流程、提高生產效率，推動傳統產業轉型升級。比如，在制造業，人工智能技術可實現自動化生產、預測性維護和質量檢測。通過部署智能傳感器和機器學習算法，企業能夠實時采集生產設備的運行數據，預測設備故障，避免停機損失，同時精準控制生產環節，提高產品質量、降低生產成本。在農業領域，人工智能可利用衛星遙感、無人機和傳感器技術收集土壤濕度、肥力、作物生長狀況等數據，再通過人工智能算法進行分析，為農民提供精準的種植建議，實現智能化灌溉、施肥和病蟲害防治，提高農作物產量和質量，推動農業現代化進程。“人工智能＋產業”能夠為未來產業提供核心技術支撐，強化技術支撐和跨界融合，有助于科技創新成果孵化和技術迭代，推動未來產業孕育發展。

豐富應用場景，滿足多樣化需求。開展“人工智能＋”行動的關鍵在于突出應用導向，推動人工智能技術與各種應用場景深度融合，滿足人們多樣化的需求。這既能防止技術發展與實際需求脫節，又能避免盲目跟風。比如，在民生領域，人工智能為人們的生活帶來了諸多便利。運用智能家居系統，可通過語音或手機APP控制家用電器，讓居住體驗更加舒適。在醫療領域，人工智能輔助診斷系統可以快速分析醫學影像和病歷數據，幫助醫生提高診斷準確率和效率。一些人工智能醫療影像診斷系統能夠在短時間內對X光、CT（電子計算機斷層掃描）、MRI（磁共振成像）等影像進行分析，檢測出疾病的早期跡象，為患者爭取寶貴的治療時間。在教育領域，運用人工智能可根據學生的特點和學習情況，提供定制化的學習方案和資源，實現個性化學習，提升學習效果。

加強生態構建，促進協同發展。構建良好的人工智能生態系統，是開展“人工智能＋”行動的重要保障。政府、企業、科研機構和高校應加強合作，形成產學研用協同創新的格局。政府可通過制定政策、提供資金支持等方式，引導和鼓勵各方參與人工智能生態系統建設；企業作為創新主體，應推動技術創新和產品應用；科研機構和高校應加強基礎研究和人才培養，為產業發展提供技術和人才支撐。比如，在浙江杭州成立的人工智能產業聯盟，有160家創新企業和機構攜手合作，覆蓋人工智能全產業鏈。該聯盟圍繞算力普惠、關鍵技術、人才培養等，聯手打造智算集群，建設新型綠色低碳算力中心，協同開展算法模型創新攻關，共同打造賦能千行百業的“大平臺”，形成開放的產業環境，促進人工智能產業協同發展。

加大要素供給，建設基礎設施體系。開展“人工智能＋”行動離不開要素支撐，包括算力要素支撐、數據要素支撐、算法要素支撐等。為此，要加強人工智能基礎設施建設。數據資源是人工智能技術產業創新發展的重要驅動力之一，要加強數據要素的立體化供給，建立國家和地方數據資源池，創新數據交易模式，完善數據要素市場機制。算力是驅動人工智能訓練和推理的核心資源，要加強算力資源的分布式布局，構建“東數西算”的協同網絡，發展邊緣計算節點，建設開放算力平臺。算法是人工智能系統的重要支柱，要加強算法模型的集約化供給，打造開源算法社區，建立模型共享機制，構建算法評測體系。

開展“人工智能＋”行動不能忽視“減法”

大力開展“人工智能＋”行動，必須全面理解和貫徹黨中央決策部署和要求，在做好“加法”的同時，不能忘了做“減法”，積極應對風險挑戰。

減少技術風險，確保安全可靠。隨著人工智能技術的廣泛應用，技術風險日益凸顯。人工智能算法可能存在算法偏見和歧視，導致決策不公平；智能系統可能受到攻擊，造成數據泄露和系統癱瘓。據英國《每日電訊報》近日報道，美國開放人工智能研究中心（OpenAI）的人工智能大模型o3不聽人類指令，拒絕自我關閉，引發廣泛關注。黨的二十屆三中全會《決定》提出：“加強網絡安全體制建設，建立人工智能安全監管制度。”因此，必須高度重視管理技術風險，提高人工智能系統的安全性和可靠性。要把握人工智能發展趨勢和規律，加緊制定完善相關法律法規、政策制度、應用規范、倫理準則，構建技術監測、風險預警、應急響應體系，確保人工智能安全、可靠、可控。

減少倫理隱患，堅守道德底線。人工智能的發展可能引發倫理問題，如技術濫用、深度偽造、數據侵權等。最大限度避免這些倫理風險，需要建立健全人工智能倫理準則和規范，引導技術研發和應用符合人類的價值觀。要建立健全數據管理制度，明確數據的所有權、使用權和管理權，規范數據的收集、存儲、傳輸和使用流程。加強對數據的加密和防護，防止數據被非法獲取和篡改。同時，賦予用戶對個人數據的必要控制權，確保在用戶知情的情況下使用數據。引導科研人員和企業在開發人工智能技術時，充分考慮倫理因素，遵循“以人為本、科技向善”的原則。

減少“數據孤島”，構建可信數據流通體系。數據是人工智能時代的“石油”。但是，數據因系統、管理和流程等原因被孤立存儲，缺乏有效整合，容易產生“數據孤島”現象，這將嚴重阻礙人工智能發展。為此，要推動數據開放共享和合規使用；開展技術破壁工程，推廣隱私計算技術，應用區塊鏈存證溯源；推進制度創新突破，開發智能數據網關；建立數據分級分類制度，推行數據經紀人制度，創新數據信托模式。

降低試錯成本，構建創新容錯機制。推動人工智能健康有序發展存在各種不確定性。只有允許試錯、寬容失敗，并構建創新容錯機制，才能鼓勵相關企業放下包袱，不懈探索、攀登高峰。為此，要創新風險管理機制，優化政策支持體系，建設公共測試平臺，提供普惠測試工具。同時，發展“耐心資本”和創業保險等金融工具，緩解企業技術創新的資金壓力。比如，無錫高新區積極試行容錯糾錯機制，允許科研失敗項目終止或延長，鼓勵科研人員嘗試一些具有挑戰性的科研項目，取得了明顯效果。

減輕就業壓力，促進就業結構優化。人工智能的廣泛應用，催生了一大批新職業新崗位；人工智能的技術應用層出不窮，也讓新職業新崗位擁有更多發展機會。同時也要看到，人工智能可能會對部分低效率、重復性工作崗位產生替代。這將給就業帶來結構性挑戰。在開展“人工智能＋”行動過程中，必須注重就業結構的優化和轉型，加強職業培訓和教育，提升勞動者的技能水平，培養適應智能化時代的新型人才。

正確處理“人工智能＋”行動中“加”與“減”的關系

系統觀念是具有基礎性的思想和工作方法。習近平總書記多次強調運用好“彈鋼琴”的思想方法并提出“堅持系統觀念”。在開展“人工智能＋”行動過程中，“加”與“減”是相輔相成、辯證統一的，二者能夠相互促進。在“加”的過程中，人工智能的應用領域拓展，促進生產效率提升，將有助于做好“減法”，加快淘汰落后產能，從而推動產業結構優化升級。比如，人工智能在新能源汽車制造領域的應用，既推動了新能源汽車產業快速發展，也使得傳統燃油汽車行業中的一些落后產能被加速淘汰。在“減”的過程中，淘汰落后產能和降低對人力的依賴，可以為新的技術和產業發展騰出空間和資源，進一步促進“加”的過程。比如，一些傳統制造業企業在淘汰落后產能后，將資金和人力投入到人工智能技術的研發和應用中，實現了企業的轉型升級。也要看到，“人工智能＋”行動中的“加”與“減”相互制約。在“加”的過程中，如果只追求拓展應用領域和提升生產效率，而忽視了可能帶來的負面影響，如就業問題、數據安全問題等，可能會引發社會不穩定，從而制約“加”的進一步發展。面對新一代人工智能技術快速演進的新形勢，我們要正確認識并處理好開展“人工智能＋”行動中“加”與“減”的關系，全面推進人工智能科技創新、產業發展和賦能應用，推動我國人工智能朝著有益、安全、公平方向健康有序發展。

切實加強政策引導。制定科學合理的產業政策和發展規劃，加強對“人工智能＋”行動的政策引導。一方面，要鼓勵企業加大對人工智能技術的研發和應用投入，推進“加”的過程；另一方面，要制定相應的政策措施，減少可能產生的負面影響。比如，可以設立專項資金，支持人工智能技術的研發和應用，同時出臺鼓勵政策，加強再就業培訓、社會保障等。

大力推進技術創新。鼓勵和引導企業加強技術創新，不斷提升人工智能技術的水平和應用能力。在“加”的過程中，要注重技術的實用性和創新性，提高產品和服務的質量和競爭力。在“減”的過程中，要通過技術創新，降低對人力的依賴，提高生產效率。企業可以加大對人工智能算法的研發投入，提高智能客服系統的智能水平和服務質量；同時，通過自動化生產設備的研發和應用，降低生產成本，提高生產效率。

持續加強人才培養。開展“人工智能＋”行動，離不開大量的專業技術人才。政府和企業應加強對人工智能人才的培養，提高人才的素質和能力。加強高校和職業院校的人工智能專業建設，培養一批具有創新能力和實踐經驗的專業人才；加強在職人員培訓，提升其人工智能應用能力。比如，高校可開設人工智能相關專業和課程，培養人工智能領域的專業人才；企業可組織員工參加人工智能培訓課程，提高員工的技能水平；等等。

（黃勝平?原載《人民日報》2025年6月23日第9版）